Innomotics借助多物理场仿真和数字孪生推进支持AI的工业电机驱动器

电机通过将线路频率下的交流（AC）电源转换为可变频率和可变振幅的AC电源来控制速度。由于工业应用对自动化、更高工艺效率和更高可靠性的需求，电机驱动器已成为该领域的关键因素。另一方面，在电机驱动器的电力电子组件设计过程中，这些要求反过来又给开发带来了挑战。不过，仿真现在可以帮助企业开发这些组件，释放工业电机驱动器的新一代潜力。

根据电机的电压等级，电机驱动器可分为中压（MV）和低压（LV）两种类型。其中，MV驱动器用于电压高于1千伏（kV）的应用。这两种类型的驱动器均可用于工业设备中，来驱动泵、压缩机、风扇和输送机，其应用范围涵盖发电、采矿、化学和金属加工等领域。

Innomotics是一家领先的电机和大型驱动系统供应商，总部位于德国，并在世界各地设有分支机构。该公司正在利用Ansys多物理场仿真和数字孪生技术，为其MV驱动器升级人工智能（AI）功能。该公司表示，AI功能将通过增强对真实环境的感知能力来提高驱动器性能，从而突破设计限制。

通过集成Ansys机械、流体和电子仿真以及数字孪生解决方案，Innomotics采用降阶建模等技术，支持数字工程，从而在保持准确性的同时简化复杂模型。此外，该公司利用虚拟测试和原型设计，相较于传统物理方法，最大限度地减少了的时间和成本。因此，这家国际供应商能够优化和推进设计、降低成本，并加速开发。

随数字工程不断发展

尽管所有MV驱动器都通过提供可变AC电源来控制电机转速，但根据输出不同，MV驱动器主要分为两种类型：具有可控电流输出的电流源逆变器（CSI）和具有可控电压输出的电压源逆变器（VSI）。

Innomotics提供上述两类驱动器，并设计了电压范围介于1.4至13.8 kV之间、额定功率介于150 kW至85 MW之间的MV驱动器。据该公司称，这可确保高效率、高可用性和卓越的电能质量，从而减少输入端的电流畸变。事实上，Innomotics的VSI驱动器被视为清洁能量转换器，产生的谐波极少，某些产品型号也因此被命名为“Perfect Harmony（完美和谐）”。

他说：“过去12年来，数字技术在电力电子部门的应用不断增加，最终我们创建出了功率单元和电力变压器的数字模型，这些模型是我们MV VSI驱动器的主要构建模块。此外，组件和产品层面的许多其他设计问题也已被成功解决。”

Ionescu博士表示，通过采用Ansys仿真，他的团队改进了设计流程，同时节省了时间和资金。更重要的是，他们知道这些结果非常可靠。

他说：“Ansys仿真软件提供的能力发挥了重要作用，帮助我们避免代价高昂的设计错误。”值得一提的是，我们的所有仿真结果都通过广泛的实验室测试进行了验证，因此现已获得管理层的高度信任。事实证明，我们投资仿真技术的方向是正确的，并且有利于公司的盈利。”

为了深入探索仿真技术的优势，在过去七年中，Ionescu博士及其团队为公司的许多风冷和水冷组件开发了降阶模型（ROM），以测试一些未来概念，包括硬件在环（HIL）系统。

出于兴趣，他开展了进一步研究，并在IEEE上发表了一篇关于ROM的论文，探讨了ROM如何通过实时实现准确热模型等功能来增强MV驱动器设计，为开发支持AI的驱动器提供支持。

尽管Innomotics支持AI的MV驱动器仍在开发中，但Ionescu博士表示，该公司已为此概念申请了专利。

应用仿真、ROM和数字孪生

Ionescu博士和其他工程师使用Ansys Twin Builder基于仿真的数字孪生平台，创建ROM和数字孪生。Twin Builder软件与Ansys的多物理场解决方案相结合，以ROM的形式提供3D仿真的行为，从而更快地生成准确、高效的系统级模型。例如，该平台可以利用由Ansys结构、流体和电磁产品生成的ROM，对复杂系统进行建模，包括机械组件、热网络、电磁致动器和电机。

Ionescu博士表示，他和他的团队创建ROM的主要目的是优化整个应用中热组件的热利用率。

他说：“我们通过Ansys ROM技术，包括线性时不变（LTI）和线性参数变化（LPV），来创建数字孪生。该数字孪生可以高速运行，从而提供大量关键参数，例如功率单元中使用的绝缘栅双极晶体管（IGBT）的内部温度。需要注意的是，此类温度无法直接被测量，而利用数字孪生，我们可以实时或准实时提供这些所需的结果，供驱动器控制器使用。”

此外，该团队还使用Ansys Icepak电子冷却仿真软件进行计算流体力学（CFD）仿真，以提高ROM训练数据的准确性和质量。

他说：“开发支持AI的驱动器的下一步，将是机器学习（ML）能力。此类工作，将受益于ROM离线生成大量数据的能力，以便训练机器学习系统，开发出有效的模式，从而改变驱动器对客户流程中不同挑战的响应方式。”

Ionescu博士的团队每天都会使用Ansys仿真。由于仿真结果持续通过实验室测试得到验证，因此，整个组织中对仿真的信任度和采用程度都有所提升。

他表示：“在这一过程中，我们使用了大量Ansys工具，涵盖了我们应用所关注的整个物理领域。这意味着我们会使用Ansys工具进行大量机械、电磁、CFD和系统级仿真。此外，我们还在由Ansys Workbench环境提供的框架中整合各个Ansys模块，用于进行各种耦合多物理场仿真，这也正是我们多年前将Ansys作为首选仿真系统的重要原因。当时我们就深入了解了Ansys软件开发和收购的理念。如今看来，这对我们来说显然是正确的选择。”

开发新一代驱动器

Ionescu博士预计，工业客户将从支持AI功能的MV驱动器中受益，这些驱动器能够对热管理、过载和气流速率管理等挑战提供更深入的工程洞察。

他说：“AI在驱动器运行中的一个明显优势是，可以显著降低设计裕量带来的限制。换句话说，我们可以大幅减少甚至消除目前因流程中存在各种未知因素而采用的安全设计方法，因为驱动器现在掌握了关于这些未知方面的所有必要数据。”

此外，Ansys仿真、数字孪生技术以及降阶建模等技术有助于Innomotics改进设计并最大限度地降低成本，同时在不影响准确性的情况下加快开发速度。数字工程使Innomotics能够采用虚拟测试和原型设计，从而节省时间和成本。

他表示：“在我看来，Ansys仿真技术的应用对公司产生了巨大影响。它甚至帮助优化了我们的人员配置，因为它能够以快速、安全的方式提供关键性答案。此外，Ansys仿真技术还能减少不必要的实验室测试、支持数字原型设计，以及在硬件在环（HIL）和软件在环（SIL）等复杂且具有经济效益的系统中发挥作用，为我们做出了巨大贡献。”

如欲进一步了解数字孪生和ROM如何改进您的工作流程，请观看免费的网络研讨会点播视频“利用Ansys Twin Builder的降阶模型增强仿真”以及“Ansys TwinAI：将物理精度与数据驱动型洞察结合。”

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